KR0181052B1 - Segmentation apparatus for high definition image system - Google Patents
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Abstract
본 발명은 K-평균 알고리즘(K-means algorithm)을 이용하여 영역을 분할하는 영역 분할 장치에 관한 것으로, 프레임 단위의 영상에 대해 유사한 특성을 갖는 픽셀들끼리 모아 다수개의 영역으로 분할하여 부호화하는 고화질 시스템의 영역 분할 장치에 있어서 : 상기 영상의 색신호에 대해 K-평균 알고리즘을 이용한 양자화를 수행하여, 상기 한프레임의 영상을 제1기 설정 갯수의 영역으로 분할하는 색신호 영역 분할 수단 ; 상기 색신호 영역 분할 수단에 의해 분할된 영역을 기준으로 상기 입력되는 영상의 휘도 신호에 대해 K-평균 알고리즘을 이용한 양자화를 수행하여 상기 한 프레임의 영상을 제2기 설정 갯수의 영역으로 분할하는 휘도 신호 영역 분할 수단 ; 상기 색신호 영역 분할 수단에 의해 영역 분할된 현재 프레임의 각 영역내의 색신호와 한프레임 지연된 이전 프레임의 각 영역내의 색신호의 평균 제곱 에러를 연산하여 움직임 벡터를 검출하는 움직임 벡터 검출 수단을 구비하여 구성함을 특징으로 한다.The present invention relates to a region segmentation apparatus for segmenting regions using a K-means algorithm. The present invention relates to a high-quality region in which pixels having similar characteristics for a frame-by-frame image are collected and divided into a plurality of regions. An area segmentation apparatus of a system, comprising: color signal region segmentation means for performing quantization on a color signal of said image by using a K-average algorithm to divide the image of one frame into a first predetermined number of regions; A luminance signal for dividing the image of one frame into a second set number of regions by performing quantization using a K-average algorithm on the luminance signal of the input image based on the region divided by the color signal region dividing means. Region segmentation means; And a motion vector detecting means for detecting a motion vector by calculating an average square error of the color signal in each region of the current frame divided by the color signal region dividing means and the color signal in each region of the previous frame delayed by one frame. It features.
Description
제1도는 종래 기술의 영역 분할 장치를 나타내는 상세 구성도.1 is a detailed block diagram showing a conventional region dividing apparatus.
제2도는 종래 기술의 그레이 레벨에 따른 픽셀의 분포 곡선도.2 is a distribution curve of pixels according to the gray level of the prior art.
제3도는 종래 기술에 의한 영역 분할 구성도.3 is an area division configuration diagram according to the prior art.
제4도는 본 발명의 실시예를 나타낸 상세 구성도.4 is a detailed configuration diagram showing an embodiment of the present invention.
제5도는 본 발명의 실시예에 따른 영역 분할 구성도.5 is an area division diagram according to an embodiment of the present invention.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명* Explanation of symbols for main parts of the drawings
21 : 나가오 필터 22 : K-평균 알고리즘 영역 분할부21 Nagao filter 22 K-means algorithm region divider
23 : 메디안 필터 24 : 카운트23: median filter 24: count
25, 34 : 비교부 26 : 지연부25, 34: comparison unit 26: delay unit
27 : 움직임 벡터 검출부 31 : 대표값 설정부27: motion vector detection unit 31: representative value setting unit
32 : 대표값 맵핑부 33 : 대표값 수정부32: representative value mapping unit 33: representative value correction
A, B : 분할 영역 A' : 첨점A, B: partition A ': point
B' : 고립점 41 : 프레임 메모리B ': Isolation point 41: Frame memory
42 : 색신호 검출부 42 : 휘도 신호 검출부42: color signal detector 42: luminance signal detector
44 : 색신호 영역 분할부 45 : 휘도 신호 영역 분할부44: color signal area divider 45: luminance signal area divider
46 : 지연부 47 : 움직임 벡터 검출부46: delay unit 47: motion vector detection unit
본 발명은 고화질 영상 시스템의 영역 분할 장치에 관한 것으로, 특히 K-평균 알고리즘(K-means algorithm)을 이용하여 영역을 분할하는 영역 분할 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a region segmentation apparatus of a high-definition video system, and more particularly, to a region segmentation apparatus for segmenting regions using a K-means algorithm.
일반적으로 고화질 TV나 멀티미디어 등과 같이 디지탈 데이타 전송을 기본으로 하는 고화질 영상 시스템에서는 처리해야할 데이타량이 상당히 많이 발생되는 반면 데이타 전송을 위해 사용 가능한 대역폭은 한정되어 있어, 방대한 데이타를 효율적으로 전송하기 위해 데이타 압축 및 부호화를 하고 있다.In general, high-definition video systems, such as high-definition TV and multimedia, which generate digital data, generate a large amount of data to be processed. However, the bandwidth available for data transmission is limited, thereby compressing data to efficiently transmit large amounts of data. And encoding.
상기한 영상 부호화를 위해 종래에는 영상 신호를 일정 갯수의 블럭(block)으로 분할하고 분할된 블럭을 일괄적으로 일정한 과정 즉, 이산 여현 변환, 양자화 기법, 가변 길이 부호화 등의 과정에 의해 부호화 하였다.Conventionally, for encoding the above image, the image signal is divided into a predetermined number of blocks, and the divided blocks are encoded by a uniform process, that is, a discrete cosine transform, a quantization technique, and a variable length encoding process.
그러나 상기한 블럭 처리 방법은 인접한 블럭간의 미세한 밝기 차이 때문에 블럭간의 경계가 눈에 띄는 '블럭킹 현상'이 발생하며 상기한 블럭킹 현상은 압축률이 높을수록 그 정도가 심해진다.However, in the block processing method, 'blocking phenomenon' in which the boundary between blocks is prominent due to a slight difference in brightness between adjacent blocks, and the blocking phenomenon becomes more severe as the compression ratio is higher.
상기한 블럭킹 현상 문제를 해결하기 위하여 제안된 것이 영역 분할(segmentation) 기법을 이용한 영상 부호화로서, 임의의 기준값을 설정하고 영상 신호의 기본이 되는 픽셀(pixel)중에서 설정된 기준값에 대해 유사한 특성을 갖는 픽셀들만 모아 하나의 영역으로 분할하여 각 영역의 경계를 나타내는 윤곽선(contour)과 그 영역 내부에 대한 정보인 질감(texture) 정보를 따로 부호화하는 방법이다.In order to solve the above blocking problem, a video encoding method using an area segmentation technique is proposed. A pixel having similar characteristics with respect to a reference value which is set in an arbitrary reference value and among pixels that are the basis of the image signal is set. A method of encoding a contour and a texture information, which is information on the inside of a region, is separately encoded by dividing only the data into a single region.
제1도는 K-평균 알고리즘을 이용한 종래 기술의 영역 분할 장치를 나타낸 상세 구성도로서, 영상의 램프 에지(lamp edge)를 제거하는 나가오 필터(Nagao filtetr)(21), 나가오 필터(21)에 의해 램프 에지가 제거된 한 프레임의 영상 정보를 K-평균 알고리즘(또는 LBG(Linde-Buze-Gray) 알고리즘이라고도 함)을 이용하여 양자화함으로서 기 설정 갯수의 영역으로 분할하는 K-평균 알고리즘 영역 분할부(22), 분할된 영역의 고립점과 영역의 첨점을 제거하는 메디안 필터(23), 메디안 필터(23)의 필터링 횟수를 카운트하는 카운트(24), 메디안 필터(23)의 필터링 횟수가 기 설정 횟수에 도달하면 필터링을 중단하고 이를 출력하는 비교부(25), 비교부(25)에 의해 영역 분할된 한 프레임의 영상 정보를 1프레임 지연시키는 지연부(26), 비교부(25)에서 출력되는 영역 분할된 현재 프레임의 각 영역내의 그레이 레벨 정보와 지연부(26)에 의해 한프레임 지연된 이전 프레임의 각 영역내의 그레이 레벨 정보의 평균 제곱 에러를 검출하여 움직임 벡터를 검출하는 움직임 벡터 검출부(27)로 구성된다.FIG. 1 is a detailed block diagram showing a prior art region segmentation apparatus using a K-average algorithm. The Nagao filter 21 and the Nagao filter 21 which remove lamp edges of an image are shown in FIG. K-average algorithm region divider for dividing image information of one frame from which the ramp edge is removed by K-average algorithm (or LBG (also called Linde-Buze-Gray algorithm)) into a predetermined number of regions. 22), the median filter 23 for removing the isolated point and the peak of the divided region, the count 24 for counting the number of times the median filter 23 is filtered, and the number of times for the median filter 23 are preset When it arrives, the filtering unit stops filtering and outputs the delay unit 26 and delay unit 26, which delays the image information of one frame divided by one frame by the comparing unit 25 and outputs it. Of the current frame being divided Consists of the gray level information and the delay unit 26 the motion vector detector 27 detects the mean square error of the gray level information in each region of the previous frame delayed one frame for detecting a motion vector by in the region.
이때 상기 K-평균 알고리즘 영역 분할부(22)는 임의의 그레이 레벨을 영역분할 하고자 하는 갯수만큼 설정하고 설정된 각각의 그레이 레벨을 대표값으로 하여 출력하는 대표값 설정부(31), 대표값 설정부(31)에 의해 설정된 각 대표값의 그레이 레벨과 한 프레임내의 각 픽셀의 그레이 레벨을 서로 비교하여 비교차가 작은 대표값으로 각 픽셀을 맵핑(mapping)하여 영역 분할하는 대표값 맵핑부(32), 대표값 맵핑부(32)에 의해 각각의 대표값으로 영역 분할된 각 영역내의 그레이 레벨을 서로 비교하여 각 영역의 무게 중심값을 갖는 그레이 레벨로 대표값을 수정하는 대표값 수정부(33), 대표값 수정부(33)에 의해 무게 중심값으로 수정된 대표값의 그레이 레벨과 선행하는 대표값의 그레이 레벨의 비교차가 기 설정된 기준값보다 작으면 대표값 맵핑을 중단하고, 무게 중심값으로 수정된 대표값의 그레이 레벨과 선행하는 대표값의 그레이 레벨과의 비교차가 기 설정된 기준값보다 크면 무게 중심값으로 수정된 대표값의 그레이 레벨과 각 픽셀의 그레이 레벨을 다시 비교하여 비교차가 작은 대표값으로 각 픽셀의 그레이 레벨을 맵핑하도록 제어하는 비교부(34)로 구성된다.In this case, the K-average algorithm region dividing unit 22 sets an arbitrary gray level as many as the number of regions to be divided and outputs each of the set gray levels as a representative value. A representative value mapping section 32 for comparing the gray level of each representative value set by (31) with the gray level of each pixel in a frame, mapping each pixel to a representative value having a small comparison difference, and segmenting the regions; Representative value correction unit 33 for correcting the representative value to the gray level having the center of gravity of each area by comparing the gray levels in each area divided into respective representative values by the representative value mapping unit 32, If the difference between the gray level of the representative value corrected by the representative value correction unit 33 and the gray level of the preceding representative value is smaller than the preset reference value, the representative value mapping is stopped. If the difference between the gray level of the representative value corrected by the center value and the gray level of the preceding representative value is greater than the preset reference value, the gray level of the representative value corrected by the center of gravity value and the gray level of each pixel are compared again. And a comparison section 34 that controls the difference to map the gray level of each pixel to a small representative value.
상기와 같이 구성된 종래 기술의 영역 분할 장치에 대하여 제2도 및 제3도를 참조하여 설명하면 다음과 같다.The area dividing apparatus of the prior art configured as described above will be described with reference to FIGS. 2 and 3.
일반적으로 K-평균 알고리즘은 1차원에서의 로이드 알고리즘을 K차원의 벡터 영역으로 일반화 시킨 것으로 K차원 유클리트 공간Rk로 부터 Rk의 유한한 부분 집합 Y로의 사상(mapping) Q로 정의된다.In general, the K-means algorithm is a generalization of the Lloyd's algorithm in one dimension to a vector region in the K dimension, and is defined as the mapping Q from the K-dimensional Euclidean space R k to the finite subset Y of R k .
이때 Y=(yi : 1 ≤ i ≤N)는 대표 벡터 집합이며 N은 대표 벡터 수이다.Where Y = (yi: 1 ≤ i ≤ N) is a representative vector set and N is the number of representative vectors.
벡터 Χ에서로의 사상에는 여러 가지 왜곡 척도가 사용되며 많이 사용되는 MMSE(Minimum Mean Square Error)는 다음과 같다.In vector Various distortion measures are used for the idea of the furnace, and the most commonly used minimum mean square error (MMSE) is as follows.
따라서 종래에는 상기와 같은 K-평균 알고리즘을 이용하여 영역 분할하는 것으로 이에 대해 설명하면 다음과 같다.Therefore, in the related art, region division is performed using the K-average algorithm as described above.
먼저, 1프레임의 영상 정보가 입력되면 나가오 필터(21)는 영상 정보의 램프에지, 즉 휘도 변화가 완만한 모서리 부분을 제거하여 대표값 설정부(31)에 출력한다.First, when image information of one frame is input, the Nagao filter 21 removes a lamp edge of the image information, that is, a corner of which brightness change is moderate, and outputs it to the representative value setting unit 31.
이때 1프레임의 영상 정보는 제3도에 나타난 그레이 레벨에 따른 픽셀수의 분포 곡선도와 같이 0 내지 255까지의 그레이 레벨중 같은 그레이 레벨을 갖는 픽셀이 각각 일정 갯수로 분포하게 된다.At this time, the image information of one frame is distributed in a predetermined number of pixels having the same gray level among the gray levels from 0 to 255, as shown in the distribution curve of the number of pixels according to the gray levels shown in FIG.
따라서 대표값 설정부(31)는 0 내지 255의 그레이 레벨중 영역 분할 하고자 하는 갯수만큼 임의의 그레이 레벨을 설정하고 설정된 각각의 그레이 레벨을 대표값으로 출력한다.Therefore, the representative value setting unit 31 sets an arbitrary gray level by the number of areas to be divided among gray levels of 0 to 255, and outputs each set gray level as a representative value.
예를 들어, 제2도에 도시된 바와 같이 1프레임의 영상을 2개의 영역으로 분할하고자 하면 임의의 그레이 레벨을 두 개 설정하여 설정된 그레이 레벨을 대표값(a1, a2)으로 하여 이를 출력하고, 대표값 맵핑부(32)는 대표값 설정부(31)에 의해 설정된 두 개의 대표값(a1, a2)의 그레이 레벨과 한프레임내의 각 픽셀의 그레이 레벨을 서로 비교한다.For example, as shown in FIG. 2, if one image is divided into two regions, one gray level is set to two gray levels, and the gray levels are represented as representative values a1 and a2. The representative value mapping section 32 compares the gray levels of the two representative values a1 and a2 set by the representative value setting section 31 with the gray levels of each pixel in one frame.
즉, 대표값 맵핑부(32)는 설정된 대표값(a1)의 그레이 레벨과 각 픽셀의 그레이 레벨과의 차를 각각 연산하고, 설정된 대표값(a2)의 그레이 레벨과 각 픽셀의 그레이 레벨과의 차를 각각 연산하여 그 차가 작은쪽의 대표값으로 각 픽셀을 맵핑하게 되는데 이를 수식으로 나타내면 제3식 및 제4식과 같다.In other words, the representative value mapping unit 32 calculates a difference between the gray level of the set representative value a1 and the gray level of each pixel, and calculates the difference between the gray level of the set representative value a2 and the gray level of each pixel. Each difference is computed, and each pixel is mapped to a representative value whose difference is smaller. The equations are expressed as Equations 3 and 4 below.
이때, 임의의 그레이 레벨을 기 설정된 갯수만큼 설정하여 설정된 그레이 레벨을 대표값으로 출력하는데 있어서, 일반적인 그레이 레벨에 따른 픽셀수의 분포도를 고려하여 그레이 레벨을 대표값으로 설정하되, 각 대표값이 일정 간격으로 이산 분포되도록 설정한다.At this time, in setting a predetermined number of gray levels and outputting the set gray level as a representative value, the gray level is set as the representative value in consideration of the distribution of the number of pixels according to the general gray level, and each representative value is constant. Set to discrete distribution at intervals.
한편 제3), 4)식에 의해 비교차가 작은 대표값으로 맵핑되어 영역 분할된 각 영역의 대표값(a1, a2)은 각 영역의 무게 중심값을 충분히 고려할수 없는 상태에서 설정된 것이므로 영역 분할이 정확히 이루어진 것이라고 볼수 없다.On the other hand, since the representative values a1 and a2 of each of the divided regions are mapped to representative values having a small comparison difference according to Equations 3) and 4), the division of the region is performed because the center of gravity of each region cannot be sufficiently considered. It's not exactly done.
따라서 대표값 수정부(33)는 영역 분할된 각 영역의 무게 중심값을 검출하여 대표값(a1, a2)을 각 영역의 무게 중심값(a3, a4)으로 수정한다.Therefore, the representative value corrector 33 detects the center of gravity values of each of the divided regions and corrects the representative values a1 and a2 to the center of gravity values a3 and a4 of each region.
대표값 수정부(33)에 의해 각 영역이 무게 중심값으로 대표값이 수정되면 (a3. a4) 무게 중심값으로 수정된 대표값(a3, a4)을 중심으로 영역 분할을 다시 수행하는데 상기 제3), 4)식에 의해 수행된다.When each region is modified to the center of gravity by the representative value correction unit 33 (a3. A4), the division of the area is performed again based on the representative values a3 and a4 modified to the center of gravity. 3) and 4).
상기와 같은 과정, 즉 무게 중심값으로 대표값을 수정하여 수정된 대표값에 의해 영역 분할을 수행하는 과정을 반복 수행하면서 비교부(34)는 대표값 수정부(33)에 의해 무게 중심값을 수정된 대표값과 선행하는 대표값의 비교차를 계속 검출한다.While repeating the above process, that is, the process of performing region division by the modified representative value by modifying the representative value with the center of gravity value, the comparison unit 34 calculates the center of gravity value by the representative value correction unit 33. The comparison difference between the corrected representative value and the preceding representative value is continuously detected.
비교부(34)의 검출 결과, 새로운 무게 중심값으로 수정된 대표값과 선행하는 대표값의 비교차가 기 설정된 기준값보다 작으면, 비교부(34)는 대표값 맵핑을 중단하도록 제어하고 무게 중심값으로 수정된 대표값과 선행하는 대표값의 비교차가 기 설정된 기준값보다 크면 대표값 맵핑을 수행하도록 제어한다.As a result of the detection of the comparison unit 34, if the comparison difference between the representative value corrected with the new center of gravity value and the preceding representative value is smaller than the preset reference value, the comparison unit 34 controls to stop mapping the representative value and the center of gravity value If the comparison difference between the modified representative value and the preceding representative value is larger than the preset reference value, the control is performed to perform the representative value mapping.
이때 상기와 같은 과정에 의해 영역이 분할될 경우 제3도에 나타난 바와 같이 영역(A)과 영역(B) 사이에 첨점(A')이 발생하거나 영역(A, 또는 B)내에 미소고립 영역(B')이 발생하게 된다.At this time, when the region is divided by the above process, as shown in FIG. 3, a peak A occurs between the region A and the region B, or the micro-isolated region (a) is formed in the region A or B. B ') is generated.
따라서 종래에는 메디안 필터(23)를 적용하여 분할된 영역의 미소 고립 영역(B')과 영역의 첨점(A')을 주변값의 중간값으로 대치함으로서 미소 고립 영역(B')과 영역의 첨점(A')을 제거한다.Therefore, conventionally, the median filter 23 is applied to replace the micro-isolated region B 'of the divided region and the peak A of the region with the median of the peripheral values, so that the peaks of the micro-isolated region B' and the region are replaced. Remove (A ').
또한 카운터(24)는 메디안 필터(23)의 필터링 횟수를 카운트하여 이를 비교부(25)로 출력하고 비교부(25)는 메디안 필터(23)의 필터링 횟수가 기 설정 횟수에 도달하면 필터링을 중단하도록 한후 이를 출력하여 인코딩이 이루어지도록 한다.In addition, the counter 24 counts the number of filtering of the median filter 23 and outputs it to the comparator 25. The comparator 25 stops filtering when the number of filtering of the median filter 23 reaches a preset number. And then print it out so that encoding is done.
상기와 같은 과정에 의해 영역 분할된 프레임 정보는 움직임 벡터 검출부(27)에 곧바로 입력되는 한편 지연부(26)에 의해 한프레임 지연된후 움직임 벡터 검출부(27)에 입력된다.The frame information divided by the above process is directly input to the motion vector detector 27, and is delayed by one frame by the delay unit 26 and then input to the motion vector detector 27.
따라서 움직임 벡터 검출부(27)에는 비교부(25)에서 출력한 영역 분할된 현재 프레임의 각 영역내의 그레이 레벨 정보와 지연부(26)에 의해 한프레임 지연된 이전 프레임의 각 영역내의 그레이 레벨 정보가 입력된다.Therefore, the gray level information in each region of the region-divided current frame output from the comparator 25 and the gray level information in each region of the previous frame delayed by one frame by the delay unit 26 are input to the motion vector detector 27. do.
움직임 벡터 검출부(27)는 움직임 벡터를 검출하고자 하는 현재 프레임의 한 분할 영역과 이전 프레임의 각 분할 영역에 대한 평균 제곱 에러를 검출하여 평균 제곱 에러가 가장 작은 영역에 대한 움직임 벡터를 검출하여 이를 출력한다.The motion vector detector 27 detects a mean squared error of one segment of the current frame and each segment of a previous frame to detect a motion vector, detects a motion vector of a region having the smallest mean squared error, and outputs the same. do.
그러나 상기한 종래 기술의 영역 분할 장치는 휘도 신호만을 이용하여 영역 분할을 하였기 때문에 휘도 변화에 매우 민감한 분할 결과를 얻을수 밖에 없고 움직임 벡터 역시 부정확할수 밖에 없는 문제점이 있었다.However, since the area dividing apparatus according to the related art performs area division using only the luminance signal, there is a problem in that a segmentation result which is very sensitive to the change in luminance is obtained and the motion vector is also inaccurate.
본 발명은 상기 문제점을 해결하기 위하여 안출한 것으로서, K-평균 알고리즘을 이용하여 영역 분할을 수행하되 색신호와 휘도 신호를 모두 고려하여 영역 분할을 수행함으로서 휘도 변화에 민감하지 않는 영역 분할을 수행할 수 있는 고화질 영상 시스템의 영역 분할 장치를 제공함에 그 목적이 있다.The present invention has been made to solve the above problems, and by using the K-average algorithm, segmentation is performed by taking into account both color signals and luminance signals, thereby performing region segmentation that is not sensitive to luminance changes. An object of the present invention is to provide a region dividing apparatus for a high-definition imaging system.
또한 본 발명의 다른 목적은 색신호를 이용하여 영역 분할된 정보에 의해 움직임 벡터를 검출함으로서 보다 정확한 움직임 벡터를 검출할수 있는 고화질 영상 시스템의 영역 분할 장치를 제공함에 그 목적이 있다.Another object of the present invention is to provide a region segmentation apparatus of a high-definition video system capable of detecting a motion vector more accurately by detecting a motion vector by region-divided information using color signals.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 프레임 단위의 영상에 대해 유사한 특성을 갖는 픽셀들끼리 모아 다수개의 영역으로 분할하여 부호화하는 고화질 시스템의 영역 분할 장치에 있어서 : 상기 영상의 색신호에 대해 K-평균 알고리즘을 이용한 양자화를 수행하여, 상기 한프레임의 영상을 제1기 설정 갯수의 영역으로 분할 하는 색신호 영역 분할 수단 ; 상기 색신호 영역 분할 수단에 의해 분할된 영역을 기준으로 상기 입력되는 영상의 휘도 신호에 대해 K-평균 알고리즘을 이용한 양자화를 수행하여 상기 한 프레임의 영상을 제2기 설정 갯수의 영역으로 분할 하는 휘도 신호 영역 분할 수단 ; 상기 색신호 영역 분할 수단에 의해 영역 분할된 현재 프레임의 각 영역내의 색신호와 한프레임 지연된 이전 프레임의 각 영역내의 색신호의 평균 제곱 에러를 연산하여 움직임 벡터를 검출하는 움직임 벡터 검출 수단을 구비하여 구성함을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a region segmentation apparatus of a high-definition system in which pixels having similar characteristics are divided and encoded into a plurality of regions for an image of a frame unit: K-average for color signals of the image. Color signal region dividing means for performing quantization using an algorithm to divide the image of one frame into a first preset number of regions; A luminance signal for dividing the image of one frame into a second set number of regions by performing quantization using a K-average algorithm on the luminance signal of the input image based on the region divided by the color signal region dividing means. Region segmentation means; And a motion vector detecting means for detecting a motion vector by calculating an average square error of the color signal in each region of the current frame divided by the color signal region dividing means and the color signal in each region of the previous frame delayed by one frame. It features.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail the present invention.
제4도는 본 발명의 실시예를 나타내는 상세 구성도로서, 입력되는 영상 신호를 프레임 단위로 저장하는 프레임 메모리(41), 프레임 메모리(41)에 저장된 영상신호중 색신호만을 검출하는 색신호 검출부(42), 프레임 메모리(41)에 저장된 영상 신호중 휘도 신호만을 검출하는 휘도 신호 검출부(43), 색신호 검출부(42)에 의해 검출된 프레임 단위의 색신호에 대하여 K-평균 알고리즘을 이용하여 영역 분할하는 색신호 영역 분할부(44), 색신호 영역 분할부(44)에 의해 1차로 영역 분할된 각 영역을 기준으로 휘도 신호 검출부(43)의 휘도 신호에 대한 K-평균 알고리즘을 이용하여 2차로 영역 분할 하는 휘도 신호 영역 분할부(45), 색신호 영역 분할부(44)에 의해 영역 분할된 영상 신호를 1프레임 지연시키는 지연부(46), 색신호 영역 분할부(44)에 의해 영역 분할된 현재 프레임의 각 영역내의 색신호와 지연부(46)에 의해 한프레임 지연된 이전 프레임의 각 영역내의 색신호의 평균 제곱 에러를 검출하여 움직임 벡터를 검출하는 움직임 벡터 검출부(47)로 구성한다.4 is a detailed configuration diagram showing an embodiment of the present invention, which includes a frame memory 41 for storing input video signals in units of frames, a color signal detector 42 for detecting only color signals among video signals stored in the frame memory 41; A luminance signal detector 43 for detecting only a luminance signal among the image signals stored in the frame memory 41 and a color signal region divider for area-dividing the color signal detected in the frame unit by the color signal detector 42 using the K-average algorithm. (44), the luminance signal region divided into the second region using the K-average algorithm for the luminance signal of the luminance signal detector 43 on the basis of each region divided first by the color signal region divider 44; A delay unit 46 for delaying the video signal divided by the installment unit 45, the color signal region divider 44 by one frame, and the current program divided by the color signal region divider 44. Is composed of motion vector detector 47 detects the mean square error of the color signal in each region of the previous frame delayed one frame for detecting a motion vector by the color signal and the delay unit 46 in the arbitrary each zone.
이때 휘도 신호 영역 분할부(45)는 제1도에 나타난 종래 기술의 영역 분할 장치와 기능과 구성이 동일하고, 색신호 영역 분할부(44)는 휘도 신호 영역 분할부(45)와 기능과 구성이 동일하되, 단지 색신호에 대한 K-평균 알고리즘을 이용하여 영역 분할을 수행함으로 기재상의 중복을 피하기 위하여 색신호 영역 분할부(44)와 휘도 신호 영역 분할부(45)의 세부적인 기능과 구성에 대한 설명은 생략한다.In this case, the luminance signal region dividing unit 45 has the same function and configuration as the conventional region dividing apparatus shown in FIG. 1, and the color signal region dividing unit 44 has the function and configuration of the luminance signal region dividing unit 45. Description of the detailed functions and configurations of the color signal region dividing unit 44 and the luminance signal region dividing unit 45 are the same, but only to avoid overlapping on the substrate by performing region division using the K-average algorithm for the color signals. Is omitted.
상기와 같이 구성된 본 발명의 실시예에 대한 동작 설명은 다음과 같다.The operation description of the embodiment of the present invention configured as described above is as follows.
먼저, 입력되는 영상 신호가 프레임 단위로 프레임 메모리(41)에 저장되면 색신호 검출부(42)는 프레임 메모리(41)에 저장된 영상 신호중 색신호 성분만을 검출하여 색신호 영역 분할부(44)에 출력한다.First, when the input video signal is stored in the frame memory 41 on a frame basis, the color signal detector 42 detects only the color signal component among the image signals stored in the frame memory 41 and outputs the color signal component to the color signal region divider 44.
색신호 영역 분할부(44)는 색신호를 프레임 단위로 수신하여 K-평균 알고리즘을 이용하여 1차로 영역 분할을 수행하는데 이에 대해 설명하면 다음과 같다.The color signal region dividing unit 44 receives the color signals in units of frames and performs region division first by using a K-average algorithm.
색신호 영역 분할부(44)는 임의의 색신호 레벨을 영역 분할 하고자 하는 갯수만큼 설정하고 설정된 각각의 색신호 레벨을 대표값으로 결정한후 각 대표값의 색신호 레벨과 한 프레임내의 각 픽셀의 색신호 레벨을 서로 비교하여 비교차가 작은 대표값으로 각 픽셀을 맵핑(mapping)하여 일단 영역을 분할한다.The color signal region dividing unit 44 sets an arbitrary number of color signal levels by the number of areas to be segmented, determines each set color signal level as a representative value, and then compares the color signal level of each representative value with the color signal level of each pixel in a frame. Therefore, each pixel is mapped to a representative value having a small comparison difference, and the region is divided once.
또한 각각의 대표값으로 영역 분할되면 분할된 각 영역내의 색신호 레벨을 서로 비교하여 각 영역의 무게 중심값을 갖는 색신호 레벨로 대표값을 수정한후 무게 중심값으로 수정된 대표값의 색신호 레벨과 선행하는 대표값의 색신호 레벨의 비교차가 기 설정된 기준값보다 작으면 대표값 맵핑을 중단하여 영역 분할을 완료하고, 무게 중심값으로 수정된 대표값의 색신호 레벨과 선행하는 대표값의 색신호 레벨과의 비교차가 기 설정된 기준값보다 크면 무게 중심값으로 수정된 대표값의 색신호 레벨과 각 픽셀의 색신호 레벨을 다시 비교하여 비교차가 작은 대표값으로 각 픽셀의 색신호 레벨을 맵핑하는 과정을 통해 영역 분할을 수행한다.In addition, when the area is divided into the representative values, the color signal levels in the divided areas are compared with each other, and the color values are corrected to the color signal levels having the center of gravity of each area. If the comparison difference between the color signal levels of the representative values is smaller than the preset reference value, the mapping of the representative values is terminated to complete the segmentation, and the difference between the color signal levels of the representative values corrected by the center of gravity and the color signal levels of the preceding representative values is increased. If the reference value is larger than the set reference value, the segmentation is performed by comparing the color signal level of the representative value corrected to the center of gravity value with the color signal level of each pixel and mapping the color signal level of each pixel to the representative value having a small comparison difference.
이때 색신호 영역 분할부(44)는 영역 분할전에 나가오 필터를 사용하여 영상 색신호에 대한 램프 에지를 제거하고, 영역 분할후에 메디안 필터를 사용하여 영역 분할된 영상중 영역의 고립점과 첨점의 색신호 레벨을 주변 픽셀의 색신호 레벨중 중앙값으로 대치하는 과정을 기 설정 횟수동안 반복 수행함으로서 분할된 영역의 고립점과 영역의 첨점을 제거하여 출력함이 바람직하다.At this time, the color signal region dividing unit 44 removes the lamp edge of the image color signal using the Nagao filter before the region division, and uses the median filter after the region division to determine the color signal levels of the isolated points and the peaks of the regions of the region divided image. It is preferable to repeat the process of substituting the median value among the color signal levels of the surrounding pixels for a predetermined number of times to remove the isolated point of the divided region and the peak of the region and output the same.
색신호 영역 분할부(44)에 의해 1차로 영역 분할된 영상 신호는 지연부(46)에 의해 1프레임 지연된후 움직임 벡터 검출부(47)에 입력되고 움직임 벡터 검출부(47)는 색신호 영역 분할부(44)에 의해 영역 분할된 현재 프레임의 각 영역내의 색신호와 지연부(46)에 의해 한프레임 지연된 이전 프레임의 각 영역내의 색신호의 평균 제곱 에러를 이용하여 움직임 벡터를 검출한다.The video signal first divided by the color signal area divider 44 is delayed by one frame by the delay unit 46, and then input to the motion vector detector 47, and the motion vector detector 47 receives the color signal area divider 44. The motion vector is detected using the mean squared error of the color signal in each region of the current frame divided by) and the color signal in each region of the previous frame delayed by one frame by the delay unit 46.
즉, 움직임 벡터 검출부(47)는 움직임 벡터를 검출하고자 하는 현재 프레임의 한 분할 영역과 이전 프레임의 각 분할 영역에 대한 평균 제곱 에러를 검출하여 평균 제곱 에러가 가장 작은 영역에 대한 움직임 벡터를 검출하는 것이다.That is, the motion vector detector 47 detects a mean square error of one segment of the current frame and each segment of a previous frame to detect the motion vector and detects a motion vector of the region having the smallest mean square error. will be.
따라서 각 픽셀의 색신호 레벨을 이용하여 움직임 벡터를 검출하였기 때문에 움직임이 많은 영역 일지라도 보다 정확하게 움직임 벡터를 검출할수 있게 된다.Therefore, since the motion vector is detected using the color signal level of each pixel, the motion vector can be detected more accurately even in a region having a lot of motion.
즉, 움직임이 많은 물체는 동일 영역인데도 불구하고 휘도의 변화도가 색변화도보다 상대적으로 심하다.In other words, although the object with many movements is in the same region, the degree of change in luminance is relatively higher than that of color.
따라서 종래와 같이 휘도 신호에 의해 영역의 움직임을 검출할 경우 동일 영역인데도 불구하고 다른 영역으로 잘못 판정할수 있지만, 본 발명에서 설명한 바와 같이 색신호에 의해 영역의 움직임을 검출할 경우 어떤 영역이 비록 움직임이 있다 하더라도 같은 영역에 대해서는 동일 색상을 유지하기 때문에 훨씬 더 정확한 움직임 벡터를 검출할수 있는 것이다.Therefore, when detecting the movement of an area by a luminance signal as in the prior art, although it may be wrongly determined to be another area even though it is the same area, as described in the present invention, when a movement of the area is detected by a color signal, a certain area may be moved even though it is detected. Even if it is, the same color is maintained for the same area, so that a much more accurate motion vector can be detected.
한편, 휘도 신호 검출부(43)는 프레임 메모리(41)에 저장된 영상 신호중 휘도 신호만을 검출하여 휘도 신호 영역 분할부(45)에 출력하고 휘도 신호 영역 분할부(45)는 색신호 영역 분할부(44)에 의해 1차로 영역 분할된 각 영역을 기준으로 휘도 신호 검출부(43)의 휘도 신호에 대한 K-평균 알고리즘을 이용하여 2차로 영역 분할을 수행한다.Meanwhile, the luminance signal detector 43 detects only the luminance signal among the image signals stored in the frame memory 41 and outputs the luminance signal to the luminance signal region divider 45. The luminance signal region divider 45 is the color signal region divider 44. By using the K-average algorithm for the luminance signal of the luminance signal detector 43 on the basis of each region divided by the first region by the second region.
즉, 제5a도와 같은 영상이 색신호 영역 분할부(44)에 의해 1차로 영역 분할되면 제5b도와 같이 색신호에 따라 개략적인 영역 분할이 이루어진다.That is, when an image like FIG. 5a is first divided by the color signal region dividing unit 44, rough region division is performed according to the color signal as shown in FIG. 5b.
따라서 휘도 신호 영역 분할부(45)는 색신호 영역 분할부(44)에 의해 개략적으로 영역 분할된 상태에서 종래와 같이 휘도 신호에 대하여 K-평균 알고리즘을 이용하여 세부적인 영역 분할을 수행함으로서 제5c도와 같은 결과를 얻을수 있게 된다.Therefore, the luminance signal region dividing unit 45 performs the detailed region segmentation using the K-average algorithm on the luminance signal in the state in which the luminance signal region dividing unit 45 is roughly divided by the color signal region dividing unit 44. You will get the same result.
상기한 바와 같이 본 발명은 색신호에 의해 움직임을 검출하기 때문에 매우 정확한 움직임 벡터를 검출할 수 있고, 색신호에 의해 개략적인 영역 분할을 수행한 후 다시 휘도 신호에 의해 영역 분할을 수행하기 때문에 휘도의 변화에 따른 민감성을 줄일 수 있는 효과가 있다.As described above, the present invention can detect a very accurate motion vector because the motion is detected by the color signal, and the luminance is changed because the area division is performed again by the luminance signal after rough region division by the color signal. There is an effect to reduce the sensitivity.
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